Engagement, Satisfaction, and Positive Student Outcomes: The Most Prevalent Factors at Canada's Public Universities
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that higher levels of student engagement are positively correlated with higher levels of student satisfaction. The National Survey of Student Engagement (NSSE) benchmark measures have been found to be significantly correlated with institutional outcomes related to student satisfaction, such as graduation rates and retention. Although there has been an extensive amount of research conducted on ranking HEIs, student satisfaction, and student engagement, there remained a noticeable gap in the literature: the examination of the ranking of Canadian institutions’ student satisfaction, student engagement and positive student outcome variables. As such, we offer a novel study in the context of Canadian universities (N = 49) that examines Maclean’s magazine rankings of Canadian universities based on the analyses of data obtained from student satisfaction indices (as published by Maclean’s Magazine University Rankings) and NSSE (as reported by macleans.ca) concurrently to examine (1) if NSSE engagement indicators can predict Maclean’s student satisfaction at public institutions across Canada and (2) whether there are significant differences between (a) higher versus lower ranked universities, (b) universities with good reputations versus universities with poor reputations and (c) larger enrolment versus smaller enrolment universities. Canonical correlation analyses identified significant predictors of student satisfaction, although predictors differed based on academic year (i.e., first- versus senior-year students). The significant predictors were then utilized in Mann-Whitney U Tests for comparisons between universities. Results revealed that universities based on overall rank yielded the most difference followed by the size of institution, whereas there was little difference between universities based on their reputation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».